Dylan Reynolds je doktorandem na SLF a zabývá se výzkumem, jak zlepšit simulace počasí s vysokým rozlišením a propojit je s modely sněhu. V následujícím článku vysvětluje svůj výzkum a vysvětluje, proč mohou rychlejší modely počasí prospět i lavinové předpovědi.
Strmá a komplikovaná topografie Alp je požehnáním pro každého, kdo rád lyžuje a věnuje se horolezectví. Z členitých vrcholů se strmě klesá do hlubokých údolí. Výhledy jsou krásné, ale složitý terén je noční můrou pro atmosférické modely, které zde mají předpovídat počasí. K předpovědi sněhových srážek v horách jsou zapotřebí modely s velmi vysokým rozlišením. Lavinové výstražné služby často využívají informace o sněhu a větru, které jsou statisticky generovány z řady různých datových produktů. To je sice užitečné, ale s modely počasí s vysokým rozlišením by se základní procesy mohly vypočítat přímo, místo aby se spoléhaly na prostorovou statistiku.
Proč se to nedělá? Výpočetní výkon potřebný pro takové modely je jednoduše příliš velký. Přestože se do nové generace modelů počasí hodně investuje, bude pravděpodobně trvat nejméně dalších 10 let, než budeme mít k dispozici operativní numerické předpovědi počasí v takových měřítcích. Abychom předpovědi i tak vylepšili, můžeme hledat způsoby, jak složité modely s vysokým rozlišením zjednodušit, aniž bychom příliš zhoršili výsledky.